如何控制Elasticsearch搜索的相关性?

Elasticsearch使用布尔模型和TF-IDF等方法控制全文搜索的相关性。布尔模型用于匹配文档,TF-IDF结合术语频率、逆文档频率和字段长度范数计算相关性分数。向量空间模型则通过比较查询和文档向量的角度来衡量相关性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

控制相关性

纯粹处理结构化数据(例如日期、数字和 字符串枚举)很简单:他们只需要检查一个文档(或 行,在关系数据库中)与查询匹配。

虽然布尔值是/否匹配是全文搜索的重要组成部分,但它们 光靠自己是不够的。相反,我们还需要知道每个的相关性 document 是查询。全文搜索引擎不仅要找到 匹配文档,但也按相关性对它们进行排序。

全文相关性公式或相似性算法将多个 为每个文档生成单一相关性的因素。在这个 本章中,我们研究了各种活动部件,并讨论了它们是如何实现的 控制。_score

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